This research paper deals with the stability problem for a class of neutral-type Hopfield neural networks that involves discrete time delays in the states of neurons and discrete neutral delays in the time derivatives of the states of neurons. By constructing a novel suitable Lyapunov functional, an easily verifiable algebraic condition for global asymptotic stability of this type of Hopfield neural systems is presented. This stability condition is absolutely independent of the discrete time and neutral delays. An instructive example is given to demonstrate the applicability of the proposed condition.
Neutral Systems Hopfield Neural Networks Lyapunov Functionals Stability Analysis
Bu araştırma makalesi, nöron durumlarının ayrık zaman gecikmeleri ve nöron durumlarının türevlerinin ayrık nötral gecikmeler içerdiği nötral-tip Hopfiled yapay sinir ağlarının kararlılık problemi ile ilgilenmektedir. Yeni ve uygun bir Lyapunov fonksiyonu kullanılarak, bu tip Hopfield yapay sinir ağlarının kararlılığı için, yeni ve kolayca doğrulanabilir cebirsel olarak ifade edilen bir koşul sunulmaktadır. Bu kararlılık koşulu kesinlikle hem ayrık zaman gecikmeleri hem de ayrık nötral gecikmelerinden bağımsızdır. Elde edilen kararlılık koşulunun uygulanabilirliğini göstermek için öğretici bir sayısal örnek verilmiştir.
Nötral Sistemler Hopfield Yapay Ağları Lyapunov Fonksiyonları Kararlılık Analizi
Birincil Dil | İngilizce |
---|---|
Konular | Mühendislik |
Bölüm | Makaleler |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 31 Ağustos 2020 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2020 Sayı: 19 |